Інформаційна система розпізнавання зображень
Дата
2021
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Харківський національний університет Повітряних Сил ім. І. Кожедуба
Анотація
Класифікація даних за наявності шуму може призвести до набагато гірших результатів, ніж очікувалося, для чистих шаблонів. У даній роботі була досліджена проблема розпізнавання та ідентифікації особи у відеопослідовності. Основні внески, представлені в цій роботі – це експериментальне дослідження впливу різних типів шуму та підвищення безпеки шляхом розробки комп’ютерної системи для розпізнавання та ідентифікації користувачів у відеоряді. На основі вивчення методів та алгоритмів пошуку облич на зображеннях було обрано метод Віоли-Джонса, вейвлет-перетворення та метод головних компонент. Ці методи є одними з найкращих за співвідношенням ефективності розпізнавання та швидкості роботи. Однак навчання класифікаторів відбувається дуже повільно, але результати пошуку обличчя дуже швидкі.
Data classification in presence of noise can lead to much worse results than expected for pure patterns. In this paper was investigated problem of the research is the process of user recognition and identification in the video sequence. The main contri-butions presented in this paper are experimental examination of influence of different types of noise and to the increase the secu-rity by developing a computer system for recognizing and identifying users in the video sequence. Based on the study of methodsand algorithms for finding faces in images, the Viola-Jones method, wavelet transform and the method of principal components were chosen. These methods are among the best in terms of the ratio of recognition efficiency and work speed. However, the training of classifiers is very slow, but the face search results are very fast. The developed software is not time consuming, has good indicators of recognition quality through the use of efficient algorithms. Also, the software does not require expensive equipment, which is quite a big advantage, because small IT companies can easily afford it, providing secure access to their employees. Thanks to the above numerical experiments, we can say that the program has good personal identification and is able to recognize faces at different distances, lighting, as well as in the presence of some obstacles.
Data classification in presence of noise can lead to much worse results than expected for pure patterns. In this paper was investigated problem of the research is the process of user recognition and identification in the video sequence. The main contri-butions presented in this paper are experimental examination of influence of different types of noise and to the increase the secu-rity by developing a computer system for recognizing and identifying users in the video sequence. Based on the study of methodsand algorithms for finding faces in images, the Viola-Jones method, wavelet transform and the method of principal components were chosen. These methods are among the best in terms of the ratio of recognition efficiency and work speed. However, the training of classifiers is very slow, but the face search results are very fast. The developed software is not time consuming, has good indicators of recognition quality through the use of efficient algorithms. Also, the software does not require expensive equipment, which is quite a big advantage, because small IT companies can easily afford it, providing secure access to their employees. Thanks to the above numerical experiments, we can say that the program has good personal identification and is able to recognize faces at different distances, lighting, as well as in the presence of some obstacles.
Опис
Ключові слова
алгоритм, зображення, відеопослідовність, розпізнавання зображень, множина, algorithm, image, video sequence, image recognition, set
Бібліографічний опис
Шматко О. В., Голоскокова А. О., Мілевський С. В., Воропай Н. І. Інформаційна система розпізнавання зображень. Системи озброєння і військова техніка. 2021. Вип. 4 (68). С. 130–137. DOI: https://doi.org/10.30748/soivt.2021.68.17 .